论文部分内容阅读
摘要：大数据伴随着技术的演化，一直影响着我们的生活。目前也是一个研究热点，但是大数据是什么？大数据能否称之为技术？我们将如何判断数据能否称为大数据？本文将大数据与技术的特征进行比较，尝试判断大数据即是大数据技术。同时对大数据与传统数据进行对比，确定大数据的基本判断标准。
关键词：大数据；技术；在线性
中图分类号：TP301 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）022-000-02
一、从大数据到大数据技术
伴随着时代的发展，大数据逐渐走入我们的生活并且保持具有自我隐藏、自我遮蔽的特性。使我们在不经意间就融入了它的怀抱，当我们停下脚步，立足反思的时候，我们可以清楚的发现，大数据给我们带来诸多改变的同时，大数据的本质及其一些哲学上思考渐渐被更多的学者所重视。
如果单纯从定义的角度，维基百科曾给出在现有工具软件的基础上，在可接受的时间范围内，无法对其记性捕捉、管理和处理的数据的集合，通过这样的定义，我们可以理解为大数据的实质是数据的集合，但我们清楚的知道在日常生活中对大数据进行收集整理的目的不是在于掌握庞大的数据资源作为资产的一部分，而是希望通过分析、捕捉、管理、处理等手段，对其进行专业化处理，使原本无意义的庞杂数据集合变得有意义。换言之，如果大数据是一种生产资料，那我們现在要讨论的就是如何将生产资料转化为产品的手段，我们能否将这种手段称之为“大数据技术”？
在判断某种生产活动能不能称之为技术之前，我们要首先了解何为技术。《史记·货殖列传》：“医方诸食技术之人，焦神极能，为重糈也。”宋代陆游《老学庵笔记》卷三：“忽有一道人，亦美风表，多技术……张若水介之来谒。”清朝的侯方域《再与贾三兄书》：“盖足下之性好新异，喜技术，作之不必果成，成之不必果用，然凡可以尝试为之者，莫不为之。”归结起来，我国古代认为技术是技艺、法术。
通过综合其他历史资料分析，技术在我国古代一直被冠以“奇技淫巧”，这也可能就是日本学者认为技术的本质是手段方法的历史渊源。在《辞海》中，技术被定义为是人为了满足自身的需求和愿望，遵循自然规律，在长期利用和改造自然的过程中，积累起来的知识、经验、技巧和手段，是人类利用自然的方法、技能和手段的总和[1]。现代技术演化，也遵循了这一定义，对方法、技能、手段无所不能及的开发、利用、革新，其代表就是技术革命带给我们的巨大好处。但以上都是日常生活中我们所谈到的对技术的定义，同时在日常生活中，人们习惯用一句话或“种加属差”的格式来为技术下定义。[2]归结起来，日常生活中人们认为技术是一种知识经验和手段，但我们依然不能清楚地了解数据的本质究竟为何。之所以会产生这样的状况，是因为人们将技术应用于生产实践的过程中，不需要弄清楚技术究竟是何物，因为不清楚什么是技术也不会妨碍他们的生产活动，不会影响他们利用、使用技术。作为研究者的我们就要探究一下，技术的本质究竟是什么？
在远德玉教授的《论技术》、《技术选择论》[3，4]中他提出，技术是一种过程。同时认为技术是一种动态过程，应把技术作为一个独立的对象，需要从不同角度开展技术论的研究。其与陈昌曙教授吃有同样的观点，不主张给技术下一个明确的定义，而更倾向于描述技术。陈昌曙教授在与陈红兵研究员《关于“技术是什么”的对话》中提出技术的三个基本特征，即第一，技术是物质、能量、信息的人工化转换。这是技术的功能特征，是技术的最基本的特征。第二个特征，即技术是人们为了满足自己的需要而进行的加工制作活动。这是技术的社会目的特征。第三个特征，即认为技术是实体性因素（工具、机器、设备等）、智能性因素（知识、经验、技能等）和协调性因素（工艺、流程等）组成的体系。[5]虽然上述的讨论未能就技术的本质给出定义，但已经大致勾勒出技术的特征，下面我们就其谈谈大数据是否符合以上特征。
技术是物质、能量、信息的人工转化。[5]这里我们要讨论的是大数据中是否存在人工化的物质、能量、信息。目前，面向大数据的研究多集中于存储、处理、分析、可视化等。多为研究分析处理数据的手段方法，这不禁让我们可以联想起纺纱机等一些列在技术生产中扮演重要角色的机械装置。工人为纺车提供原料，纺纱机产出人们想要的产品，而这个过程即物质、能量、信息经过人工化转换的过程。大数据同样拥有以上的过程，巨量的密集数据经过存储、处理、分析、可视化等手段加工后，成为人民需要的“产品”。人工化使原本杂乱、繁复的数据变得有意义，从而供下游使用。在这个过程中数据保持了原有的属性，同样被人们的实践行为和过程变得有新的意义。显然大数据符合这一基本特征。
技术是人们为了满足自己的需要而进行的加工过程。[5]大数据拥有庞大的数据，人们如何从浩如烟海的数据中，选取需要的数据则必须加入人的主观意识；例如，新兴互联网公司小橘科技，在完成“滴滴打车”这个产品之后，又为滴滴出行家族增添一员。新的产品名为滴滴巴士，同样是基于大数据平台的产品，用户前期只需提供乘车地址和目的地以及每周的乘车需求。技术人员就可以根据汇总之后的数据制定出合适的巴士路线。那么，如何在众多的用户请求中选取最合适的路线，则成为大数据加工过程中最难且最有价值的工作。线路规划人员在规划线路的过程中，要考虑乘车人数，乘车时间，线路是否拥堵，线路长度，车辆费用等等因素。从而综合多方因素制定出符合实际的巴士线路。举这个例子就是为了说明，大数据在应用的过程中，是为了满足自己的需要而进行的加工过程，单纯的加工时没有意义的。
技术是实体性因素、智能性因素和协调性因素组成的体系。[5]就目前的研究来看，人们关于大数据的研究往往集中于此，从其内部而言，人们考虑最多的就是如何储存更多的数据，人们无时不刻的创造数据，促使计算机生产厂商不断进行技术革新，摩尔的预测早已被超越，生产出能满足大数据需求的产品早已成为计算机厂商的共识。同时，大数据已经汇聚了一批高技能人才，且不限于计算机领域，这样才能满足大数据对智力的需求。协同创造乃至协同创新一直被大数据领域视为第一法则，用户的需求已经不再是简单的甲方提出，而是在整个流程中甲方参与。
关键词：大数据；技术；在线性
中图分类号：TP301 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）022-000-02
一、从大数据到大数据技术
伴随着时代的发展，大数据逐渐走入我们的生活并且保持具有自我隐藏、自我遮蔽的特性。使我们在不经意间就融入了它的怀抱，当我们停下脚步，立足反思的时候，我们可以清楚的发现，大数据给我们带来诸多改变的同时，大数据的本质及其一些哲学上思考渐渐被更多的学者所重视。
如果单纯从定义的角度，维基百科曾给出在现有工具软件的基础上，在可接受的时间范围内，无法对其记性捕捉、管理和处理的数据的集合，通过这样的定义，我们可以理解为大数据的实质是数据的集合，但我们清楚的知道在日常生活中对大数据进行收集整理的目的不是在于掌握庞大的数据资源作为资产的一部分，而是希望通过分析、捕捉、管理、处理等手段，对其进行专业化处理，使原本无意义的庞杂数据集合变得有意义。换言之，如果大数据是一种生产资料，那我們现在要讨论的就是如何将生产资料转化为产品的手段，我们能否将这种手段称之为“大数据技术”？
在判断某种生产活动能不能称之为技术之前，我们要首先了解何为技术。《史记·货殖列传》：“医方诸食技术之人，焦神极能，为重糈也。”宋代陆游《老学庵笔记》卷三：“忽有一道人，亦美风表，多技术……张若水介之来谒。”清朝的侯方域《再与贾三兄书》：“盖足下之性好新异，喜技术，作之不必果成，成之不必果用，然凡可以尝试为之者，莫不为之。”归结起来，我国古代认为技术是技艺、法术。
通过综合其他历史资料分析，技术在我国古代一直被冠以“奇技淫巧”，这也可能就是日本学者认为技术的本质是手段方法的历史渊源。在《辞海》中，技术被定义为是人为了满足自身的需求和愿望，遵循自然规律，在长期利用和改造自然的过程中，积累起来的知识、经验、技巧和手段，是人类利用自然的方法、技能和手段的总和[1]。现代技术演化，也遵循了这一定义，对方法、技能、手段无所不能及的开发、利用、革新，其代表就是技术革命带给我们的巨大好处。但以上都是日常生活中我们所谈到的对技术的定义，同时在日常生活中，人们习惯用一句话或“种加属差”的格式来为技术下定义。[2]归结起来，日常生活中人们认为技术是一种知识经验和手段，但我们依然不能清楚地了解数据的本质究竟为何。之所以会产生这样的状况，是因为人们将技术应用于生产实践的过程中，不需要弄清楚技术究竟是何物，因为不清楚什么是技术也不会妨碍他们的生产活动，不会影响他们利用、使用技术。作为研究者的我们就要探究一下，技术的本质究竟是什么？
在远德玉教授的《论技术》、《技术选择论》[3，4]中他提出，技术是一种过程。同时认为技术是一种动态过程，应把技术作为一个独立的对象，需要从不同角度开展技术论的研究。其与陈昌曙教授吃有同样的观点，不主张给技术下一个明确的定义，而更倾向于描述技术。陈昌曙教授在与陈红兵研究员《关于“技术是什么”的对话》中提出技术的三个基本特征，即第一，技术是物质、能量、信息的人工化转换。这是技术的功能特征，是技术的最基本的特征。第二个特征，即技术是人们为了满足自己的需要而进行的加工制作活动。这是技术的社会目的特征。第三个特征，即认为技术是实体性因素（工具、机器、设备等）、智能性因素（知识、经验、技能等）和协调性因素（工艺、流程等）组成的体系。[5]虽然上述的讨论未能就技术的本质给出定义，但已经大致勾勒出技术的特征，下面我们就其谈谈大数据是否符合以上特征。
技术是物质、能量、信息的人工转化。[5]这里我们要讨论的是大数据中是否存在人工化的物质、能量、信息。目前，面向大数据的研究多集中于存储、处理、分析、可视化等。多为研究分析处理数据的手段方法，这不禁让我们可以联想起纺纱机等一些列在技术生产中扮演重要角色的机械装置。工人为纺车提供原料，纺纱机产出人们想要的产品，而这个过程即物质、能量、信息经过人工化转换的过程。大数据同样拥有以上的过程，巨量的密集数据经过存储、处理、分析、可视化等手段加工后，成为人民需要的“产品”。人工化使原本杂乱、繁复的数据变得有意义，从而供下游使用。在这个过程中数据保持了原有的属性，同样被人们的实践行为和过程变得有新的意义。显然大数据符合这一基本特征。
技术是人们为了满足自己的需要而进行的加工过程。[5]大数据拥有庞大的数据，人们如何从浩如烟海的数据中，选取需要的数据则必须加入人的主观意识；例如，新兴互联网公司小橘科技，在完成“滴滴打车”这个产品之后，又为滴滴出行家族增添一员。新的产品名为滴滴巴士，同样是基于大数据平台的产品，用户前期只需提供乘车地址和目的地以及每周的乘车需求。技术人员就可以根据汇总之后的数据制定出合适的巴士路线。那么，如何在众多的用户请求中选取最合适的路线，则成为大数据加工过程中最难且最有价值的工作。线路规划人员在规划线路的过程中，要考虑乘车人数，乘车时间，线路是否拥堵，线路长度，车辆费用等等因素。从而综合多方因素制定出符合实际的巴士线路。举这个例子就是为了说明，大数据在应用的过程中，是为了满足自己的需要而进行的加工过程，单纯的加工时没有意义的。
技术是实体性因素、智能性因素和协调性因素组成的体系。[5]就目前的研究来看，人们关于大数据的研究往往集中于此，从其内部而言，人们考虑最多的就是如何储存更多的数据，人们无时不刻的创造数据，促使计算机生产厂商不断进行技术革新，摩尔的预测早已被超越，生产出能满足大数据需求的产品早已成为计算机厂商的共识。同时，大数据已经汇聚了一批高技能人才，且不限于计算机领域，这样才能满足大数据对智力的需求。协同创造乃至协同创新一直被大数据领域视为第一法则，用户的需求已经不再是简单的甲方提出，而是在整个流程中甲方参与。